본 논문에서는 인적자원과 노동시장환경이 경제성장과정에 있어서의 역할을 실증 분석하고자 하였다. 이를 위해 미국의 50개 주 전역의 3062개 카운티의 데이터를 활용하였다. 먼저, 실증분석 결과는 카운티들 간의 소득수렴을 보여주었다, 둘째, 인적자원은 경제성장 제고효과가 있는 반면, 교육지출은 경제성장을 저해하는 것으로 나타났다. 셋째, 실업률은 지역경제성장과 부정적인 상관관계가 있는 반면, 순이주율은 이와 반대로 긍정적인 관계가 있는 것을 밝혀졌다. 마지막으로 전체샘플 카운티들을 저소득 그룹과 고소득 그룹으로 양분된 뒤에도 위와 같은 주요 실증분석 결과는 대부분의 경우에서 변함없이 통계적으로 실효성이 있는 것으로 나타났다.
임분 단위의 재적 및 생체량은 LiDAR 자료의 높이 분포변수들로부터 추정될 수 있다. LiDAR 자료의 높이 분포변수들은 재적을 측정하는 임분고(stand height)와 임분평균 지하고(mean crown base height), 그리고 수관형태에 따른 평균수관장(mean crown depth) 등의 변수와 직 간접적인 연관성이 있다. 그러므로, 본 연구에서는 잣나무림의 샘플지역에서 반사된 LiDAR 자료의 높이분포변수를 이용하여 임분단위의 수간재적을 추정한 다음, 앞 세부연구에서 수행한 방법을 이용하여 임분의 생체량을 추정하였다. 변수는 임분 내에서 반사되는 LiDAR 자료의 평균높이, 최대 최소높이, 높이값들의 표준편차, 변이계수, 첨도, 왜도, 식생반사비율, 10분위 높이자료와 강도데이터의 기술통계량 등을 사용하였다. 그리고, 최종적인 임분수간재적은 다중회귀분석을 통하여 수행되었다. 다중회귀분석을 통하여 각 변수들은 임분수간재적과 가장 관련있는 2~3개의 변수들로 추려졌으며, 추정된 회귀식의 결정계수는 0.66으로 분석되었다. 또한 유보표본을 이용하여 검증한 결과의 결정계수는 0.59로 분석되어 LiDAR 자료의 높이분포변수들은 임분의 재적을 비교적 잘 설명할 수 있음이 밝혀졌다.
차량을 구성하는 엔진, 미션, 현가, 제동, 조향장치 등 다양한 장치 중에서 현가 장치는 타이어와 차체 사이에 설치되어 노면에 의한 차량의 진동을 억제하여 승차감을 향상시키고 차륜과 노면 사이에 적절한 접지력을 유지시켜 차량의 조정안정성을 향상시키는 등 차량역학적인 측면에서 많은 영향을 미치는 장치 중의 하나이다. 본 연구에서는 차량용 현가 장치의 충격 흡수기를 실제 특성과 유사한 상세 모델로 모델링하고, 충격 흡수기의 주요 설계변수의 불확실성을 통계적으로 고려하여 설계변수의 불확실성이 현가 장치의 동적 특성에 미치는 영향에 대하여 연구하였다.
현대의 컴퓨터는 여러 프로세스를 처리해야 한다. 운영체제에서는 소수의 CPU로 많은 프로세스를 처리하기 위해서 스케줄링을 이용한다. 스케줄링의 종류에는 FCFS, SJF, RR이 있다. 이 중 RR은 최대 할당 시간을 정해야 한다. 본 논문에서는 최적의 최대 할당 시간을 찾기 위해 특정 샘플에 대해 GLM 알고리즘으로 분석하였다. 이 분석방법을 통해 원하는 조건에 따른 최대 할당 시간을 지정할 수 있다.
기업 인수/합병의 성과에 대한 평가는 인수/합병 발표일 전후 단기간에 걸쳐 실현되는 경제적인 이익을 측정하는 방법과 인수/합병 종료 후의 장기 경영성과를 평가하는 방법으로 대별된다. 본 연구에서는 최근 국내외에서 급증하고 있는 건설분야 인수/합병 중 선정된 샘플을 대상으로 위에서 기술된 전자의 방법을 중심으로 전반적인 성공여부를 분석/평가하였다. 또한 인수/합병이 기업전략의 이행이라는 관점에서 사업다각화 방향에 따른 성과를 비교/분석하였다. 분석결과에 의하면 국내외 건설분야 인수/합병의 단기성과는 다소간의 경제적 이익을 실현한 것으로 평가되었으나 통계분석의 관점에서 성공적이라는 결론을 내리기 어려운 것으로 나타났다. 한편, 사업다각화 방향에 따른 성과의 비교에서는 유사부문 및 타 부문으로의 사업다각화 사이에 뚜렷한 차이가 없는 것으로 나타났다.
펄스 레이다 신호는 펄스가 주기적으로 나타나며 그 이외 시간 구간에서는 잡음만 나타나는 형태를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 특징을 효과적으로 반영하는 검출 방식을 모색하기 위하여, 관측 기간 내에 존재하는 수신 신호 샘플로부터 최대 전력과 최소 전력 간의 비율을 검정 통계량으로 사용하는 방식을 제안하고, 모의 실험을 통해 다양한 환경에서 해당 방식의 성능을 에너지 검파 방식과 비교하고자 한다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오프 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오프 영역이라 하며, 가입자가 핸드오프 영역에 머무르는 시간을 핸드오프 시간으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신시스템에서 트래픽 모델링 시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오프 시간에 대한 확률분포를 추정한다. 첫 번째로 핸드오프 시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이터를 이용하여 점 통계량을 적용하며, 두 번째로 구체적인 분포함수를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 이를 위해 최우추정량(MLE)을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 점정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오프 시간은 감마분포를 따르는 것을 제시하였다.
인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다.
영상 인페인팅(image inpainting)이란 입력 영상에 훼손되거나 빈 영영이 존재할 경우 이 영역을 자연스럽게 채워 영상을 복원해내는 영상처리 기법이다. 본 논문에서는 기존의 예제 기반(exemplar-based) 영상 인페인팅의 단점 중 하나인 텍스쳐 가비지(texture garbage)의 생성을 억제할 수 있는 새로운 영상 인페인팅 기법을 제시한다. 기존 기법과 달리 영상의 텍스쳐는 통계적으로 정적(stationary)이라는 가정 하에 정적인 소스 패치만을 후보 패치로 샘플링 한다. 이를 통해 주변 신호와 일치하지 않는 신호인 텍스쳐 가비지가 타겟 영역에 복사되는 것을 방지할 수 있다. 실험을 통해 제안 기법을 이용한 텍스쳐 합성이 기존 기법에 비해 더욱 자연스러운 영상 인페인팅 결과를 생성함을 확인한다.
본 연구는 스타트업이라 구분되는 기업의 구성원을 대상으로 그들의 혁신행동에 미치는 영향 요소를 파악하고자 하였다. 이를 위해 긍정심리학에서 중요한 변수로 다뤄지는 그릿(Grit)과 스타트업에서 특히 중요시 여겨지는 실책관리문화 변수를 중심으로 혁신행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 그릿은 스타트업 구성원의 인내에 대한 노력, 조화열정, 상황적응력의 세 변수로 정의하였으며 실책관리문화와 더불어 스타트업 구성원의 혁신행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 본 연구를 위해 기술창업 기반 7년 이내 스타트업 재직자를 대상으로 2023년 12월부터 2024년 1월까지 설문조사를 진행해 유효한 305개의 샘플을 확보하였다. 연구모델 분석을 위해 SPSS 24 통계 패키지를 활용하여 그릿과 혁신행동과의 관계 및 실책관리문화와 혁신행동 관계를 분석하였다. 분석결과 그릿의 3가지 변수인 인내에 대한 노력, 조화열정, 상황적응력은 스타트업 구성원의 혁신행동에 정(+)의 영향을 미쳤으며 실책관리문화 또한 스타트업 구성원의 혁신행동에 정(+)의 효과를 나타냈다. 하지만 통제변수로 활용된 성별과 연령은 혁신행동에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 스타트업에게 매우 중요한 혁신행동에 영향을 미치는 변수들을 규명하고, 스타트업 구성원의 개인적 특성과 문화적 특성이 혁신에 어떤 영향을 미치는지 파악한데 의의가 있다고 하겠다. 본 연구 결과의 의의는 스타트업 혁신행동에 미치는 새로운 변수들을 규명했다는데 있다. 하지만 7년 이내 초기 창업 기업을 대상으로 305명이라는 제한된 표본으로 연구를 진행했다는 점이 향후 스타트업 범주 및 표본 확대를 보완하여 후속 연구의 확장이 필요하다고 판단된다. 또한, 그릿과 실책관리문화 외에 혁신행동에 대한 영향 변수의 규명이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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